北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司江军获国家专利权
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龙图腾网获悉北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司申请的专利分布式机器学习模型的训练方法、装置、电设备存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115146788B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210770991.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权分布式机器学习模型的训练方法、装置、电设备存储介质是由江军;李雪莹;王炜;陈世武设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本分布式机器学习模型的训练方法、装置、电设备存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种分布式机器学习模型的训练方法、装置、电设备存储介质,其中，分布式机器学习模型的训练方法包括删除所述权重集合中不满足预设条件的权重元素，并从所述边集合中删除所述不满足预设条件的权重元素对应的边，以得到第二节点关系图；基于所述第二节点关系图得到一个或多个第三节点关系图；基于所述第三节点关系图训练第二机器学习模型等步骤。本申请能够在保护用户数据隐私的前提下，完成机器学习模型的训练，与此同时，本申请能够克服分散训练数据不满足独立同分布条件时，分布式机器学习模型难以收敛的问题。
本发明授权分布式机器学习模型的训练方法、装置、电设备存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式机器学习模型的训练方法，其特征在于，所述方法应用于分布式系统中的服务器节点，所述方法包括： 获取若干用户端节点发送的针对第一机器学习模型的若干个模型精确度，其中，所述模型精确度由所述用户端节点对其他所述用户端节点的模型进行测试得到； 基于若干个所述模型精确度构建第一节点关系图，其中，所述第一节点关系图包括权重集合、顶点集合和边集合，所述顶点集合的顶点表征所述用户端节点、所述边集合的边表征所述用户端节点之间的模型测试关系，所述权重集合中的权重元素表征两个所述用户端节点之间的模型精确度平均值； 删除所述权重集合中不满足预设条件的权重元素，并从所述边集合中删除所述不满足预设条件的权重元素对应的边，以得到第二节点关系图； 基于所述第二节点关系图得到一个或多个第三节点关系图； 基于所述第三节点关系图训练第二机器学习模型，其中，每个所述第三节点关系图对应一个所述第二机器学习模型； 基于所述第二机器学习模型对邮件数据进行处理。
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